基于切片Gibbs抽样方法的Logistic回归模型参数估计

摘要

文章采用切片Gibbs抽样方法对多元Logistic回归模型的参数进行了研究。结果表明,在切片Gibbs抽样过程中通过引入辅助变量扩大参数空间,得到了参数的后验分布为截尾正态分布。在此基础上随机模拟显示,马氏链经过有限次迭代达到了平稳状态并且链的收敛速度较快,通过参数的自相关图得出自相关系数随迭代次数的增大呈减小趋势,即产生链的机理是正确的,说明该方法对估计Logistic回归模型是有效的。